Integrating structured and unstructured data in a business-intelligence-system

The recent liberalization of the German energy market has forced the energy industry to develop and install new information systems to support agents on the energy trading floors in their analytical tasks. Besides classical approaches of building a data warehouse giving insight into the time series to understand market and pricing mechanisms, it is crucial to provide a variety of external data from the web. Weather information as well as political news or market rumors are relevant to give the appropriate interpretation to the variables of a volatile energy market. Starting from a multidimensional data model and a collection of buy and sell transactions a data warehouse is built that gives analytical support to the agents. Following the idea of web farming we harvest the web, match the external information sources after a filtering and evaluation process to the data warehouse objects, and present this qualified information on a user interface where market values are correlated with those external sources over the time axis.

Job Intelligence-Services für Hochschulen

Internetbasierte Jobportale liefern in Form von Stellenanzeigen eine interessante Datengrundlage, um Qualifikationsanforderungen von nachfragenden Unternehmen an potenzielle Hochschulabsolventen transparent zu machen. Hochschulen können durch Analyse dieser Qualifikationsanforderungen das eigene Aus- und Weiterbildungsangebot arbeitsmarktorientiert weiterentwickeln und sich somit in der Hochschullandschaft profilieren. Hierfür ist es indes erforderlich, die Stellenanzeigen aus Jobportalen zu extrahieren und mithilfe adäquater analytischer Informationssysteme weiter zu verarbeiten. In diesem Beitrag zum CampusSource White Paper Award wird ein Konzept für Job Intelligence-Services vorgestellt, die die systematische Analyse von Qualifikationsanforderungen auf Grundlage von Stellenanzeigen aus Jobportalen gestatten.